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授業ホームシラバス講義資料

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開講部局:工学部・工学研究科

石井健一郎 教授

パターン認識及び演習

授業時間 2011年度前期火曜1、2限
対象者 工学部情報工学コース3年生

3単位、週1回全15回

授業の内容

音声、画像、文字などを高精度で認識するパターン認識技術の基本的な考え方、識別理論、学習理論およびそれらのアルゴリズムを習得する。さらにコンピュータを用いた演習で具体的な問題を解き、理解を深めるとともに実際の場で本技術を適用できる応用力を身につける。達成目標は以下の二点である。

  1. パターン認識の基本概念を理解し、説明できる
  2. 識別、学習のアルゴリズムを用いて具体的な問題を解ける

授業の工夫

文字、画像、音声等を認識できる知的機械を実現するための技術がパターン認識です。本授業では、その基盤となっている識別理論や学習理論を学びます。パターン認識を身近で役に立つ道具として習得できるよう、授業では次のような工夫を施しています。

  1. 講義に対する理解を深めるため、演習を実施しています。演習は、課題を手計算で解くタイプのものと、コンピュータプログラムで解くタイプのものの二種類を用意しています。前者は一時限目(講義)に、後者は二時限目(演習)に実施しています。
  2. なるべく具体的なイメージが掴めるような課題とするため、演習では受講者が講義時間中に筆記した手書き文字データを使用します。
  3. 毎回講義の途中で、パターン認識の応用事例や関連技術を、視聴覚に訴えるデモで紹介します。
  4. 講義を数回終えた時点で授業評価のアンケートをとり、受講者からの要望や改善点を後半の授業に反映します。
最終更新日:2011年03月09日
最終更新日の時点の講義内容で公開を行っております。
最新年度の講義と内容が異なる可能性がありますのでご注意ください。

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